固体火箭发动机推力向量控制系统动力学计算

针对某固体火箭发动机推力向量控制系统运动中接头内部受力状态复杂且试验难以测量的问题,建立了该系统动力学计算模型,计算了接触数组参数,对该发动机推力向量控制系统进行了多体动力学计算。得到了系统运动规律,接头内滚动体与阴、阳球体间的接触力、摩擦力矩和系统作动力矩。最后通过与理论计算和冷摆试验结果的对比,验证了建模和计算的合理性,得到了更接近实际的结果。     

一种不需要源个数估计的MUSIC算法

MUSIC方法是阵列高分辨测向子空间方法中的经典算法,该算法的一个缺点就是需要进行源个数估计,源个数估计不正确将会导致虚假峰和漏峰.提出一种不需要源个数估计的MUSIC方法,该方法首先将快拍分组,对每一组的自相关进行特征值分解,以最小特征值对应的特征向量作为噪声向量,然后将搜索向量在每一组噪声向量上的投影构成新的矩阵,DOA对应的新矩阵将缺秩,根据新矩阵的缺秩程度来估计DOA.仿真结果证明了该方法的有效性.     

基于引力球结构支持向量机多类算法的涡轮泵故障诊断

在涡轮泵故障诊断中，多类故障诊断是经常出现的问题。为提高多类故障诊断速度，在球结构支持向量机的基础上，提出一种引力球结构的支持向量机多类算法，该算法充分考虑样本分布疏松程度，经过试验优化分析得到最佳分类引力公式。用该算法和其他常用算法对涡轮泵仿真故障进行分类比较，结果表明基于引力球结构的支持向量机故障诊断算法学习速度快，诊断效果好。     

改进布谷鸟搜索算法优化支持向量机的MEMS陀螺温度零偏补偿

针对微机械陀螺零偏受温度影响较大的问题，提出一种改进布谷鸟搜索算法(CS)和支持向量机(SVM)相结合的陀螺零偏温度补偿方法。首先，将平滑处理后的陀螺数据作为样本点，采用基于径向基核函数的支持向量机方法构建漂移模型，把数据从低维空间映射到高维空间进行线性拟合。然后，利用改进布谷鸟算法对支持向量机的惩罚参数、核函数参数以及不敏感系数进行优化，避免了人为选择参数的盲目性且提高了建立模型的精度。实验结果表明：经CS调节支持向量机算法补偿后，陀螺输出精度更高。与最小二乘分段拟合方法、BP神经网络方法相比，陀螺输出数据方差分别平均减小了63.2%、43.4%，最大误差分别平均减小71.63%、48.3%。     

基于SVM方法的APU故障预测方法

针对辅助动力装置(Auxiliary power unit,APU)故障预测时,仅基于快速存取记录器(Quick access recorder,QAR)数据存在实时性欠缺或精度不足的问题,提出了基于实时报文数据的APU故障预测方法。首先,对报文所采集的数据进行预处理,将每次航班的报文数据规整为一条数据集;其次,从参数阈值、维修记录及APU序列号变化情况等角度对数据集进行标注工作;随后,针对特征选择算法具有较差解释性的缺点,提出通过相关性分析选取能够表征APU运行性能的参数;最后,建立基于支持向量机(Support vector machine,SVM)的多参数故障预测模型并优化。经验证,该模型提高了预测正确率,为APU视情维修策略的制定提供参考。     

边界扫描技术在 C919交换机项目中的应用

介绍了边界扫描技术在 C919交换机项目中的设计与实现。详细阐述了边界扫描技术原理、交换机JTAG 链的硬件设计、Corelis 公司的 JTAG 开发工具、测试向量的生成及调试、Flash 的在线编程等。最终实现了边界扫描技术在 C919交换机项目中的初步应用。     

基于小波降噪和EMD-SVM的加工中心主轴系统状态监测技术

主轴系统是数控机床的重要功能部件,其运行状态直接影响机床的可靠性与加工精度。为了实现状态实时监测、故障预警和维修策略优化,针对加工中心主轴系统,设计了状态监测方案,研制和搭建了加工中心状态监测平台的硬件系统和软件系统。集成小波降噪方法和经验模态分解-支持向量机(EMD-SVM)算法对采集信号处理与分析,实现加工中心主轴系统的状态实时监测,进而对主轴系统典型故障状态进行识别与诊断。基于研制的加工中心主轴状态监测系统,进行了主轴系统皮带松动故障监测试验分析,验证其对主轴系统的典型故障状态识别的准确度。     

一种用于静态红外地球敏感器的高效算法

为提高微纳卫星的姿态检测效果，针对静态红外地球敏感器的全景鱼眼成像特点，以单张红外成像为研究对象建立成像模型，提出了间隔向量积与t Location-Scale分布置信区间均值结合的算法。将红外成像投影到空间球体上形成空间像点环；在像点环上间隔取点做向量积，得到当前目标姿态角的样本集合；通过t Location-Scale分布进行极大似然估计，得到目标姿态角样本均值和方差的估计量；再次计算1σ置信区间内样本均值，最终得到目标姿态角的估计值。相比于原算法，目标姿态角在±10°内的标准差由0.06°下降为0.03°，精度提高了50%。另外为避免迭代收敛的耗时问题，给出了应用于实际工程的查表法，使运算速度提高了87%，提升了静态红外地球敏感器的测量精度和效率。     

复合材料钻削刀具状态集成学习分类技术

刀具状态监测关系到工件加工质量,因此实时掌握刀具的磨损状态具有重要的意义。针对单一模式识别分类器的局限性,提出了基于异态集成学习模型的刀具状态监测系统。在该系统中,根据集成学习基分类器选择原则,选取了支持向量机(SVM)、隐马尔科夫模型(HMM)以及径向基神经网络(RBF)这3个单分类器作为基分类器。为了验证监测系统的有效性,进行了复合材料钻削实验,提取了加工过程中的钻削力信号、振动信号的时域特征并利用局部保持法(LPP)进行了特征选择。通过与单分类器和集成学习分类效果的对比,表明了集成学习模型相比于单一基分类器具有更高的分类精度和更好的稳定性。     

基于规范割的空间金字塔图像分类算法

对大型图像数据库进行图像分类是很困难的,空间金字塔算法针对这种问题提出,并能得到很好的分类精度,但有几点不足.针对这些不足,提出基于规范割的空间金字塔算法:使用规范割算法对特征词进行更准确的聚类;对每类训练图像计算子特征库,利用二次聚类生成总特征库,在特征字典中保留更多的稀疏类型图像特征词;用高斯模型量化未知特征生成特征直方图,并对直方图进行尺度重整,提高类间距.实验证明提出算法比原方法分类精度最多能提高4.6%.